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從生態系統中的捕食者-被捕食者數量，到體內的激素調節，自然界中充滿了對我們產生深遠影響的動力系統。這本書為在生命科學中描述這些相互作用的系統并理解和預測他們的行為的學生開發必要的數學工具。復雜的反饋關系和反直覺的反應在自然界的動力系統中是常見的; 這本書發展了需要探索這些相互作用的定量技能。

微分方程是量化變化的自然數學工具，也是貫穿全書的驅動力。歐拉方法的使用使非線性實例易于處理，并可用于早期本科生的廣泛范圍，從而提供了一種實用的替代傳統微積分課程的程序方法。工具是在大量的，相關的例子中開發的，并強調整個數學模型的構建、評估和解釋。在情境中遇到這些概念，學生不僅學習定量技術，而且學習如何在生物學和數學思維方式之間架起橋梁。

例子范圍廣泛，探索神經元和免疫系統的動力學，通過人口動力學和谷歌PageRank算法。每個場景只依賴于對自然世界的興趣;學生或教師不假定有生物學專業知識。建立在一個單一的預微積分的前提下，這本書適合兩個季度的序列為一或二年級本科生，并滿足數學要求的醫學院入學。后面的材料為數學和生命科學的更高級的學生提供了機會，在一個豐富的、真實世界的框架中重溫理論知識。在所有情況下，焦點都很清楚:數學如何幫助我們理解科學?

通過技術例子從業務角度發現深度學習的潛在應用、挑戰和機會。這些應用包括圖像識別、分割和注釋、視頻處理和注釋、語音識別、智能個人助理、自動翻譯和自動車輛。

面向開發者的深度學習業務應用介紹涵蓋了一些常見的DL算法，比如基于內容的推薦算法和自然語言處理。您將探索一些示例，例如使用全卷積神經網絡(FCNN)和剩余神經網絡(ResNets)進行視頻預測。您還將看到DL用于控制機器人的應用程序，使用蒙特卡羅樹搜索(用于在圍棋游戲中擊敗人類)探索DeepQ學習算法，以及為財務風險評估建模。這里還將提到一組被稱為生成對抗神經網絡(GANs)的強大算法，它可用于圖像著色、圖像補全和樣式轉換。

讀完這本書，你將對深度神經網絡這一令人興奮的領域有一個概述，并對深度學習的大部分主要應用有一個理解。這本書包含了一些代碼示例、技巧和如何使用Keras框架訓練深度學習模型的見解。

你將學到什么

• 讓我們來了解一下深度學習以及它為什么如此強大
• 使用主要算法來訓練深度學習模型
• 深度學習應用方面的重大突破
• 運行一些簡單的示例，并選擇一些深度學習庫
• 探索深度學習對商業的影響領域

這本書是給誰的

• 數據科學家、企業家和商業開發人員。

本書介紹了自由軟件Python及其在統計數據分析中的應用。它涵蓋了連續、離散和分類數據的常見統計測試，以及線性回歸分析和生存分析和貝葉斯統計的主題。每個測試的Python解決方案的工作代碼和數據，以及易于遵循的Python示例，可以被讀者復制，并加強他們對主題的直接理解。隨著Python生態系統的最新進展，Python已經成為科學計算的一種流行語言，為統計數據分析提供了一個強大的環境，并且是R的一個有趣的替代選擇。本書面向碩士和博士學生，主要來自生命和醫學科學，具有統計學的基本知識。由于該書還提供了一些統計方面的背景知識，因此任何想要執行統計數據分析的人都可以使用這本書。

本課程涉及深度學習和表示學習的最新技術，重點包括監督式深度學習和無監督深度學習、（詞）嵌入、度量學習、卷積和遞歸網絡，以及在計算機視覺、自然語言理解和語音識別方面的應用。先修課程包括：DS-GA 1001 數據科學入門 或一門研究生級別的機器學習課程。

目錄內容：

第一周

• 講座 A 部分：關于深度學習背后動力的討論。我們從深度學習的歷史和想法開始談起，之后討論模式識別的歷史，以及梯度下降和其反向傳播計算。最后，我們會討論視皮質的層級結構。
• 講座 B 部分：我們首先會討論從福島邦彥到 LeCun 再到 AlexNet 過程中卷積神經網絡 (CNN) 的演變。之后我們會討論 CNN 的實際應用，例如圖像分割、自動駕駛和醫學影像分析。我們還會討論深度網絡的層級性質和使其具有優勢的特性。最后，我們會討論特征/表現的生成和學習。
• 動手做：我們會討論將數據點在空間中可視化的動機。我們還會談到以及線性代數以及線性變換和非線性變換的應用。我們會討論利用可視化來更好的理解函數及其變換效果。之后我們會在 Jupyter Notebook 中貫穿示例，最后會討論以神經網絡為代表的函數。

第二周

• 講座 A 部分：我們從理解什么是參數化的模型開始，然后討論什么是損失函數。之后我們會涉及基于梯度的方法以及這些方法是如何被應用到傳統神經網絡中的反向傳播算法中。最后，我們會學習如何使用PyTorch實現一個神經網絡以及討論一種反向傳播的更廣義的形式。
• 講座 B 部分：我們從一個反向傳播的具體例子開始，進而討論Jacobian矩陣的維度。然后，我們會著眼于多種基礎神經網絡模塊并計算它們的梯度，之后對softmax和logsoftmax進行簡短的討論。最后會在這個部分學習一些反向傳播的實用技巧。
• 動手做：我們給出了使用（人工）神經網絡進行監督學習的簡介，闡述相關問題的形成以及訓練這些網絡所用的經典數據。我們也討論了如何訓練一個神經網絡來解決多分類問題，以及在該網絡訓練好之后如何使用它進行推斷

第三周

• 講座A部分：首先，我們會看到一個6層神經網絡的可視化。接著，我們將開始卷積和卷積神經網絡(CNN)的主題。我們先回顧了CNN中幾種類型的參數變換，引入了卷積核的想法，將其用于以層次化的方式學習特征，進而將輸入數據進行分類，以上正是CNN的基本思想。
• 講座B部分：我們將介紹CNN的演變。我們通過舉例MNIST上的手寫數字識別任務，使用LeNet5的現代實現對CNN架構進行細致的討論。基于CNN的設計原理，我們講述了CNN的優勢：充分探索了自然圖像的組合性、穩定性、局域性特征。
• 動手做：我們對使用人工神經網絡進行監督學習給出簡單介紹。我們詳細講述了問題定義和用于訓練網絡的數據規約。我們還討論了如何為多分類任務訓練一個神經網絡，并在網絡訓練完成后如何進行推斷。

第四周

• 動手做：我們首先對線性代數做一個簡要回顧，然后利用音頻數據作為例子將討論擴展到卷積這個主題。如局部性、平穩性、Toeplitz矩陣這樣的關鍵概念將會被不斷重復。接著我們會給出一個基音分析中卷積性能的現場演示。最后，我們簡單討論一下不同數據的維度問題

第五周

• 講座A部分：我們以介紹梯度下降算法開始。我們將討論它的目的以及討論步長大小在獲得解答中所起到的重要作用。然后我們將繼續介紹隨機梯度下降算法以及它和全批次梯度下降算法比較下的表現。最后我們將討論動量更新，明確使用動量背后的兩條更新規則和目的，以及它對收斂的影響

• 講座B部分：我們將討論適用于隨機梯度下降的方法，比如RMSprop優化算法和ADAM優化算法。我們也會討論歸一化層和它們在神經網絡訓練進程中的作用。最后，我們將討論一個神經網絡在工業中使核磁共振掃描更快和更有效的例子。

• 動手做：我們將簡單復習一下矩陣乘法然后討論卷積。我們使用卷積核的關鍵是通過堆疊和滑動。我們先通過手寫推導理解一維卷積，然后使用PyTorch學習卷積核的維度以及一維和二維卷積例子中的輸出寬度。更多地，我們使用PyTorch學習自動梯度和自定義梯度是如何運作的。

第六周

• 講座A部分：我們討論過卷積神經網絡的三個應用。我們從數字識別開始，然后到5位郵政編碼識別。在「物體識別」中，我們討論了如何在面部檢測設置中使用多尺度體系結構。最后,我們看到卷積網也在機械人視覺系統和在城市環境中的「圖像語義分割」中，這些也作為其中之一的具體例子中實際用到。
• 講座B：我們研究了各種遞歸歸零神經網絡，它們的問題，以及改善這些問題的常用方法。然后，我們回顧了各種不同的模組，它們都是開發來解決遞歸歸零神經網絡（RNN）模型的問題。包括注意模組(Attention)，門控循環單元（Gated Recurrent Unit或簡稱GRU），長短期記憶(Long Short-Term Memory或簡稱LSTMs )和序列對序列（Seq2Seq）。
• 實習：我們討論了簡單基本版遞歸神經網絡（RNN）和長短期記憶(LSTM)的模型結構，并比較了兩者之間的性能。長短期記憶網路繼承了遞歸神經網絡的優點，同時改善了遞歸神經網絡弱點,它的方法就是用記憶單元將信息長時間存儲在記憶中。所以 長短期記憶網路顯著地優于遞歸神經網絡

【導讀】深度學習革新了很多應用，但是背后的理論作用機制一直沒有得到統一的解釋。最近來自谷歌大腦和斯坦福的學者共同撰寫了深度學習統計力學的綜述論文《Statistical Mechanics of Deep Learning》，共30頁pdf，從物理學視角闡述了深度學習與各種物理和數學主題之間的聯系。

最近，深度神經網絡在機器學習領域取得了驚人的成功，這對它們成功背后的理論原理提出了深刻的疑問。例如，這樣的深度網絡可以計算什么?我們如何訓練他們?信息是如何通過它們傳播的?為什么他們可以泛化?我們如何教他們想象?我們回顧了最近的工作，其中物理分析方法植根于統計力學已經開始提供這些問題的概念上的見解。這些見解產生了深度學習與各種物理和數學主題之間的聯系，包括隨機景觀、旋轉玻璃、干擾、動態相變、混沌、黎曼幾何、隨機矩陣理論、自由概率和非平衡統計力學。事實上，統計力學和機器學習領域長期以來一直享有強耦合交互作用的豐富歷史，而統計力學和深度學習交叉領域的最新進展表明，這些交互作用只會進一步深化。

概述

具有多層隱含層(1)的深度神經網絡在許多領域都取得了顯著的成功，包括機器視覺(2)、語音識別(3)、自然語言處理(4)、強化學習(5)，甚至在神經科學(6、7)、心理學(8、9)和教育(10)中對動物和人類自身的建模。然而，用于獲得成功的深度神經網絡的方法仍然是一門高度熟練的藝術，充滿了許多啟發，而不是一門精確的科學。這為理論科學提出了令人興奮的挑戰和機會，以創建一個成熟的深度神經網絡理論，該理論強大到足以指導在深度學習中廣泛的工程設計選擇。雖然我們目前離這樣成熟的理論還有很長的距離，但是最近在統計力學和深度學習交叉領域出現的一批研究已經開始為深度網絡的學習和計算提供理論上的見解，有時還會提出新的和改進的方法來推動這些理論的深入學習。

在這里，我們回顧了建立在統計力學和機器學習相互作用的悠久而豐富的歷史基礎上的這一工作體系(11-15)。有趣的是，正如我們下面所討論的，這些工作在統計力學和深度學習之間建立了許多新的橋梁。在本介紹的其余部分中，我們將為機器學習的兩個主要分支提供框架。第一個是監督學習，它涉及到從例子中學習輸入-輸出映射的過程。第二種是無監督學習，它涉及到學習和挖掘數據中隱藏的結構模式的過程。有了這兩個框架，我們將在1.3節中介紹本綜述中討論的幾個深度學習的基本理論問題，以及它們與與統計力學相關的各種主題的聯系。

地址：

//www.apress.com/gp/book/9781484251232

利用MATLAB的強大功能來應對深度學習的挑戰。本書介紹了深度學習和使用MATLAB的深度學習工具箱。您將看到這些工具箱如何提供實現深度學習所有方面所需的完整功能集。

在此過程中，您將學習建模復雜的系統，包括股票市場、自然語言和僅確定角度的軌道。您將學習動力學和控制，并使用MATLAB集成深度學習算法和方法。您還將使用圖像將深度學習應用于飛機導航。

最后，您將使用慣性測量單元對ballet pirouettes進行分類，并使用MATLAB的硬件功能進行實驗。

你會學到什么

• 使用MATLAB探索深度學習，并將其與算法進行比較
• 在MATLAB中編寫一個深度學習函數，并用實例進行訓練
• 使用與深度學習相關的MATLAB工具箱
• 實現托卡馬克中斷預測

這本書是給誰看的：

工程師、數據科學家和學生想要一本關于使用MATLAB進行深度學習的例子豐富的書。

簡介： 近年來，生命科學和數據科學已經融合。機器人技術和自動化技術的進步使化學家和生物學家能夠生成大量數據。與20年前的整個職業生涯相比，如今的科學家每天能夠產生更多的數據。快速生成數據的能力也帶來了許多新的科學挑戰。我們不再處于可以通過將數據加載到電子表格中并制作幾個圖表來對其進行處理的時代。為了從這些數據集中提取科學知識，我們必須能夠識別和提取非顯而易見的關系。近年來，作為識別數據模式和關系的強大工具而出現的一種技術是深度學習，它是一類算法，它徹底改變了解決諸如圖像分析，語言翻譯和語音識別等問題的方法。深度學習算法擅長識別和利用大型數據集中的模式。由于這些原因，深度學習在生命科學學科中具有廣泛的應用。本書概述了深度學習如何應用于遺傳學，藥物發現和醫學診斷等多個領域。我們描述的許多示例都附帶有代碼示例，這些示例為方法提供了實用的介紹，并為讀者提供了以后進行研究和探索的起點。

該書中代碼地址：//github.com/deepchem/DeepLearningLifeSciences

目錄：

• 生命科學
• 深度學習介紹
• 機器學習與深化
• 分子與機器學習
• 生物機器學習
• 基因組學與深度學習
• 顯微學與機器學習
• 醫藥學與深度學習
• 生成模型
• 深度模型的解釋
• 預測模型
• 展望